Analisis de usabilidd de sistemas CBIR

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CBIR systems allow retrieval of digital pictures from visual attributes, such as colors, sha- pes or textures, mainly. To release this technology to user communities and national docu- mentation centers, we have designed a descriptive card about six topics in demo version, which includes a section of user friendliness analysis, understanding this a tool for eva- luating those system capabilities for being understood, learned and used by final user. ABSTRACT Análisis de usabilidad de sistemas CBIR User friendliness of CBIR systems analysis Sara P ÉREZ Á LVAREZ Departamento de Biblioteconomía y Documentación Facultad de Ciencias de la Información Universidad Complutense de Madrid Los sistemas CBIR permiten recuperar imágenes digitales a partir de atributos visuales, tales como colores, formas o texturas, principalmente. Para dar a conocer esta tecnolo- gía a las comunidades de usuarios y centros de documentación nacionales, se diseña una ficha descriptiva sobre 6 sistemas en versión de demostración, que integra un apartado de análisis de usabilidad, entendido éste como una herramienta de evaluación de las capacidades que muestran dichos sistemas para ser comprendidos, aprendidos y utiliza- dos por el usuario. 313 Documentación de las Ciencias de la Información 2003, 26 313-350 ISSN: 0210-4210 RESUMEN SUMARIO 1. Introducción. 2. Metodología. 3. Resultados finales. 4. Conclusiones. 5. Reseñas bibliográficas. 1. Introducción El tema de estudio aquí planteado es el de la evaluación de sistemas de recuperación de imá- genes, digitales y fijas, basados en atributos visuales del contenido de dichas imágenes. Este tipo de sistemas se conoce por la abreviatura del término anglosajón Content-Based Image Retrieval Systems , de ahí que los llamemos sistemas CBIR. Las características visuales más extensamente manejadas por estos sistemas se refieren al color, la forma y la textura. Dichos atributos se extraen y se representan automáticamente a través de estructuras de datos numé- ricas –en el caso de los sistemas algorítmicos, que son hoy los que gozan de mayor éxito frente a aquéllos basados en Inteligencia Artificial–, de modo que no necesitamos expresar nuestra búsqueda mediante términos sino empleando, por ejemplo, paletas de colores, dibujando o seleccionando imágenes a partir de las cuales el sistema devolverá otras visualmente similares.
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No obstante, los sistemas CBIR de carácter mixto suelen combinar estas opciones de consulta también con la tradicional expresión lingüística de lo que buscamos. Los sistemas CBIR surgieron a comienzos de la década de los ’90 para solucionar los pro- blemas de la indización manual, consistente en la asociación de términos a las imágenes. Estos problemas eran, y siguen siendo, una gran inversión en tiempo, la inconsistencia entre indi- zadores humanos, así como la dificultad de expresar mediante palabras las cualidades gráficas y las sensaciones estéticas que proporciona la percepción de una representación visual. La intención de este trabajo es acercarnos a los sistemas CBIR para conocer sus caracterís-
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